Numpy?數(shù)據(jù)處理?ndarray使用詳解
1. ndarray的屬性
數(shù)組的屬性反映了數(shù)組本身固有的信息。常用的查看數(shù)組屬性的相關(guān)語法如下表格所示:
屬性名稱 | 屬性解釋 |
---|---|
ndarray.shape | 數(shù)組維度的元組 |
ndarray.ndim | 數(shù)組維數(shù) |
ndarray.size | 數(shù)組中的元素?cái)?shù)量 |
ndarray.itemsize | 一個(gè)數(shù)組元素的長度(字節(jié)) |
ndarray.dtype | 數(shù)組元素的類型 |
下面,我們將針對(duì)ndarray的各種屬性,進(jìn)行代碼演示。
代碼演示如下所示:
import numpy as np score = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [1, 1, 1], [2, 2, 2]]) print(score.shape) # 數(shù)組維度的元組 print(score.ndim) # 數(shù)組維數(shù) print(score.size) # 數(shù)組中的元素?cái)?shù)量 print(score.itemsize) # 一個(gè)數(shù)組元素的長度(字節(jié)) print(score.dtype) # 數(shù)組元素的類型
代碼運(yùn)行結(jié)果如下圖所示:
注意:關(guān)于數(shù)組的維度,想知道數(shù)組有幾維,最簡單的辦法就是看數(shù)組最外側(cè)有多少個(gè)中括號(hào),以上代碼中傳入的數(shù)組score有兩個(gè)中括號(hào),因此數(shù)組維數(shù)為2。
2. 數(shù)組的形狀
關(guān)于數(shù)組形狀,我們直接附上一段代碼來理解:
c = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [1, 1, 1], [2, 2, 2]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [1, 1, 1], [2, 2, 2]]]) print("c的數(shù)組維度:", c.shape)
以上代碼運(yùn)行結(jié)果如下圖所示:
此處,輸出的結(jié)果(2,4,3)(2,4,3)(2,4,3)的含義為:在最外層有2個(gè)二維數(shù)組。在二維數(shù)組里面,有4個(gè)一維數(shù)組。在一維數(shù)組里,有3個(gè)元素。
3. ndarray的類型
dtype是numpy.dtype類型,基本上之前所接觸過的數(shù)據(jù)類型,這里面都支持。例如,bool、int32、int64、float32、uint8、complex64等等。
在我們創(chuàng)建array的同時(shí)是可以指定數(shù)組ndarray類型的。具體語法如下所示:
a = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [1, 1, 1], [2, 2, 2]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [1, 1, 1], [2, 2, 2]]], dtype=np.float32) print(a.dtype) print(a)
代碼運(yùn)行結(jié)果如下圖所示:可以發(fā)現(xiàn)結(jié)果中的數(shù)組元素帶有小數(shù)點(diǎn)了。
當(dāng)然,數(shù)組也可以存儲(chǔ)字符串:
b = np.array(["python", "hello", "1"], dtype=np.string_) print(b)
運(yùn)行結(jié)果如下圖所示:
以上就是Numpy 數(shù)據(jù)處理 ndarray使用詳解的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于Numpy 數(shù)據(jù)處理 ndarray的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
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